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Record W1578880094 · doi:10.3917/e.poeu.042.0124

Institutional Knots and EU Economic Governance

2014· article· fr· W1578880094 on OpenAlexaff
George Ross

Bibliographic record

VenuePolitique européenne · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEuropean Union Policy and Governance
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’Union européenne a depuis toujours construit ses décisions en utilisant conjointement les méthodes communautaires et intergouvernementales. Cependant depuis le traité de Maastricht le poids de l’intergouvernementalisme n’a cessé de croître s’accompagnant d’une implication toujours plus forte de l’UE au niveau national. Durant la « Great Recession » et la crise de la zone euro les décisions de l’UE ont certes été prises en grande partie de façon intergouvernmentale mais selon deux approches différentes. À la suite de la chute de Lehman Brothers, un intergouvernmentalisme « coordonné » s’est imposé à travers un accord entre les membres de l’UE autour d’objectifs généraux: renflouer le secteur bancaire, poursuivre des plans de stimulation économique, ou encore effectuer des réformes du secteur financier. Par la suite, chaque pays a été libre de définir ses propres plans pour arriver à de tels objectifs définis. Durant la crise de la zone Euro, la méthode a changé en faveur d’un intergouvernementalisme dit « cooperatif » dans lequel les membres de la zone euro et de l’UE ont négocié de manière multilatérale des décisions détaillées que tout le monde était dans l’obligation de suivre. Ces processus d’intergouvernementalisme coopératif ont été très lents et ont parfois mené vers de mauvaises décisions, voire des erreurs dans lesquelles les préférences des pays les plus forts se sont imposées. De tels résultats ont alors, au moins dans le court terme, posé de forts problèmes de légitimité à l’UE.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.965
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
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